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¿Pueden los dispositivos de IoT manejar el procesamiento perimetral para aprendizaje automático y DSP? La recientemente anunciada extensión de vector de helio de arm para los procesadores Cortex-M tiene como objetivo facilitar un desarrollo más complejo en el borde.

La computación se está acercando al borde, incluso a medida que aumentan las demandas de procesamiento. Los ingenieros están trabajando activamente para integrar el aprendizaje automático en las aplicaciones de punto final de IoT, y se espera que este desarrollo continúe a un ritmo rápido. Según las estimaciones del sector y de la industria, más del 20% de los dispositivos de punto final de IoT tendrán el aprendizaje automático local integrado para 2022.

arm apunta a estar a la vanguardia de este desarrollo con iniciativas como el Proyecto Trillium, que se enfoca en proporcionar recursos a los ingenieros para desarrollar aplicaciones de aprendizaje automático. Desde modelos y bibliotecas hasta aceleradores de hardware, los desarrolladores pueden "conectar y utilizar" tanto el hardware como el software, las plataformas y los procesadores. Parte del propósito de Trillium es expandir las capacidades de los procesadores existentes para permitir que más ingenieros accedan al creciente campo del aprendizaje automático.

La expansión de las capacidades de los procesadores de extensión es una parte importante de esta iniciativa, que ha llevado al brazo a lanzar una extensión vectorial para los procesadores Cortex-M: Helio.

Helio: mejora de Cortex-M para aprendizaje automático y DSP

El helio es una extensión vectorial para los procesadores Cortex-M con un enfoque en dos verticales: aprendizaje automático y DSP. El helio aporta hasta 5 veces más rendimiento de procesamiento de señal y hasta 15 veces más capacidades de rendimiento de aprendizaje automático a la arquitectura Cortex-M.

arm ya ha desarrollado otros procesadores, como los procesadores Cortex-A, capaces de manejar el aprendizaje automático en muchos casos. Sin embargo, muchos socios de brazo ya se han familiarizado con el Cortex-M; según los datos del brazo, más de 45 mil millones de chips basados ​​en Cortex-M han sido enviados desde su lanzamiento. Debido a esta popularidad de la arquitectura M-Profile, arm se decidió a expandir las capacidades de la familia de procesadores para satisfacer las necesidades de aprendizaje automático en aplicaciones de IoT.

De esta manera, Helium es análogo a la versión 2004 de la extensión de la arquitectura SIMD de Neon del brazo (instrucción única de datos múltiples) para mejorar las capacidades de sus sistemas Cortex-A. Al igual que Neon hizo para Cortex-A, el helio está diseñado para proporcionar una funcionalidad extendida para los procesadores Cortex-M.

Captura de pantalla del gráfico que muestra el rendimiento actual y proyectado de la arquitectura M-Profile. Imagen cortesía de brazo.

"Una de las razones por las que nos estamos moviendo en esta dirección es que el mercado dijo [they] "Necesito más cómputo en el extremo lejano, hasta el dispositivo más pequeño en un sistema de IoT", dijo Rhonda Dirvin, Directora Senior de Automoción y Marketing de IoT en el brazo. "Compute at the edge trata algunos de los problemas de latencia y autonomía. , ancho de banda de la red, problemas de privacidad y seguridad que son inherentes a las aplicaciones no informáticas en las aplicaciones de vanguardia ".

Helium toma la configuración de 32 bits de propósito general de Armv8-M y agrega vectores de longitud fija de 128 bits, así como bibliotecas optimizadas para procesamiento de señales y aprendizaje automático. Al aprovechar las fortalezas de Cortex-M de baja potencia y tamaño pequeño (en comparación con Cortex-A), el helio está diseñado para brindar aprendizaje automático y DSP a dispositivos de borde centrados en la eficiencia.

Con el uso generalizado de chips basados ​​en Cortex-M, el helio tiene la capacidad de afectar a muchas aplicaciones.

La creciente tendencia de los ecosistemas de desarrollo

Más allá de estas actualizaciones en las capacidades del procesador, arm ofrece cada vez más herramientas y sistemas de desarrollo para diseñadores. Donde antes los desarrolladores necesitaban usar arquitecturas separadas y configurarlas para trabajar juntas al desarrollar aplicaciones de vanguardia, el lanzamiento de Helium está acompañado por una cadena de herramientas para desarrolladores, que ofrece un ecosistema integrado que apunta a reunir múltiples soluciones bajo el paraguas del brazo: una ISA compatible (instrucción configuración de la arquitectura), modelo del programador, cadena de herramientas y seguridad a través del brazo TrustZone.

"[If] tiene dos arquitecturas separadas de dos proveedores independientes, probablemente tengan dos capacidades de seguridad separadas si tienen algo integrado. El hecho de que hayamos unificado e implementado TrustZone en la arquitectura Helium hace que sea mucho más fácil desarrollar la seguridad y cumplir con el principio de PSA ", dice Dirvin.

Visualización de brazo de soluciones de ecosistema de personalización contra brazo para diseñadores.

arm, al igual que varios fabricantes de componentes en la industria, ve claramente la utilidad de proporcionar a los diseñadores tantos recursos como sea posible para que sus productos tengan un rendimiento óptimo, y sus plataformas brinden la mayor cantidad de soluciones posible.

La cadena de herramientas ya está disponible, lo que permite a los ingenieros desarrollar aplicaciones antes del lanzamiento de Helium sobre silicio en los próximos dos años. Como señala Lorenser, "Ya comenzamos a trabajar con algunos de los socios de acceso temprano. Y el objetivo es que nuestros socios del ecosistema puedan ofrecer soluciones antes de la disponibilidad de hardware".

Llenando las brechas de habilidades de ingeniería

Al incorporar más aprendizaje de máquina y funcionalidad DSP en los procesadores Cortex-M, Arm también aborda la necesidad de ingenieros individuales, que se enfrentan constantemente a nuevos desafíos que requieren diversas habilidades para superarlos.

Como dice Dirvin: "Digamos que un desarrollador es bastante bueno en el código de control, pero [haven’t] Programó un DSP. [Helium] abre su mundo, donde pueden trabajar en muchos casos de uso diferentes que anteriormente se habrían limitado a alguien que tenía la capacidad de DSP ".

Thomas Lorenser, Gerente sénior de productos, Embedded y IoT, agrega: "Hablé recientemente con uno de nuestros socios de silicio y en realidad estaban luchando para encontrar los expertos para programar su propio DSP interno. Y creo que si tienen [this toolchain] comúnmente conocido en el mercado, haría su vida significativamente más fácil ".

Casos de uso final

Con las capacidades ampliadas en procesamiento de señales y aprendizaje automático, así como las herramientas integradas de desarrollo y seguridad, arm ha dirigido tres áreas principales para casos de uso con la arquitectura Helium.

Vibracion y movimiento

A pesar de centrarse en dispositivos IoT de borde más pequeños, los avances de Helium son adecuados para entornos industriales. Esto va más allá del control del motor para la robótica industrial que procesa información de múltiples sensores. Con el aprendizaje automático integrado, el sistema también podrá detectar anomalías en estos procesos y realizar un mantenimiento predictivo para evaluar cuándo es probable que un componente se descomponga.

Voz y sonido

Las aplicaciones habilitadas para voz se están volviendo cada vez más comunes, pero al integrar el aprendizaje automático con el procesamiento de la señal, el uso final puede ser más preciso, realizando la detección avanzada de palabras clave al mismo tiempo que identifica el altavoz a través del aislamiento de micrófonos específicos y la cancelación de ruido.

Visión e imagen

El helio también podría afectar la capacidad de un sistema para realizar detección y reconocimiento de objetos avanzados. En una línea de ensamblaje, por ejemplo, un dispositivo podría realizar la detección de objetos, así como identificar anomalías en productos defectuosos. Lorenser señala que un sistema no basado en Helio posiblemente requeriría un Cortex-M o un controlador equivalente, junto con un hardware personalizado o un DSP separado. El objetivo del helio es simplificar el proceso de diseño y hacer que un sistema se comercialice lo más rápido posible.

Más posibilidades

Refiriéndose a los 45 mil millones de chips basados ​​en Cortex-M que ya se enviaron, Dirvin afirma: "Creemos firmemente que habrá muchos otros casos de uso que estos millones de desarrolladores podrán encontrar cuando tengan este nivel de rendimiento y capacidad. en un dispositivo ".

Agrega Lorenser, "Específicamente para IoT, esto podría ser aplicaciones portátiles. Esto podría ser aplicaciones de auriculares. Industrial, o incluso en hogares inteligentes, [where] Según los analistas del mercado, habrá un crecimiento bastante significativo. Hoy ya tiene sistemas de voz inteligentes en el mercado. Pero creemos que con timbres inteligentes y otras aplicaciones, este será un área donde el aprendizaje automático será muy importante en el futuro ".

Imagen destacada de la comunidad del brazo.